너도 기자냐 나도 기자다

Author

RARA

데이터

데이터는 오마이뉴스 GitHub에서 가져옵니다.

library(tidyverse)
── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.2     ✔ readr     2.1.4
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0
✔ ggplot2   3.4.2     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.2     ✔ tidyr     1.3.0
✔ purrr     1.0.1     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(sf)
Linking to GEOS 3.11.2, GDAL 3.6.2, PROJ 9.2.0; sf_use_s2() is TRUE
map_sf <- sf::st_read("data/2020_21_elec_253_simple.json")
Reading layer `2020_21_elec_253_simple' from data source 
  `C:\Users\mimi\Documents\openai\data\2020_21_elec_253_simple.json' 
  using driver `GeoJSON'
Simple feature collection with 253 features and 4 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: 124.6098 ymin: 33.16123 xmax: 130.9175 ymax: 38.61369
Geodetic CRS:  WGS 84
st_geometry(map_sf) |> plot()

st_drop_geometry(map_sf) |> as_tibble()
# A tibble: 253 × 4
   SGG_Code SGG_1 SGG_2                               SGG_3                  
      <int> <chr> <chr>                               <chr>                  
 1  2270202 대구  대구광역시 동구을                   대구 동구을            
 2  2270101 대구  대구광역시 중구남구                 대구 중구남구          
 3  2412001 경기  경기도 고양시갑                     경기 고양갑            
 4  2411002 경기  경기도 안양시동안구을               경기 안양동안을        
 5  2480802 경남  경상남도 김해시을                   경남 김해을            
 6  2410301 경기  경기도 수원시병                     경기 수원병            
 7  2280702 인천  인천광역시 계양구을                 인천 계양을            
 8  2110601 서울  서울특별시 동대문구갑               서울 동대문갑          
 9  2460702 전남  전라남도 순천시광양시곡성군구례군을 전남 순천광양곡성구례을
10  2440103 충남  충청남도 천안시병                   충남 천안병            
# ℹ 243 more rows

후보 데이터

library(rvest)

Attaching package: 'rvest'
The following object is masked from 'package:readr':

    guess_encoding
wiki_url <- "https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8C%80%ED%95%9C%EB%AF%BC%EA%B5%AD_%EC%A0%9C21%EB%8C%80_%EA%B5%AD%ED%9A%8C%EC%9D%98%EC%9B%90_%EC%84%A0%EA%B1%B0_%EB%8D%94%EB%B6%88%EC%96%B4%EB%AF%BC%EC%A3%BC%EB%8B%B9_%ED%9B%84%EB%B3%B4_%EB%AA%A9%EB%A1%9D"

sido_name <- read_html(wiki_url) |> 
  html_nodes("h3") |> 
  html_text() |> 
  str_remove("\\[편집\\]")

minju_lst <- read_html(wiki_url) |> 
  html_nodes(".wikitable") |> 
  html_table()

names(minju_lst) <- sido_name

nomination <- sido_name |> 
  enframe(value = "시도명") |> 
  mutate(data = minju_lst) |> 
  unnest(data) |> 
  select(-name) |> 
  janitor::clean_names(ascii = FALSE) 

nomination |> 
  slice_sample(n = 10) |> 
  select(-경력) |> 
  gt::gt()
시도명 선거구 후보자 공천_유형 유튜브
인천광역시 중·강화·옹진 조택상 단수 공천 https://www.youtube.com/channel/UC4iL-5zH6AEXRRs5nLjE4cQ
서울특별시 동작 을 이수진 전략 공천 https://www.youtube.com/channel/UC9jenXiV9fP7wy122SbkmQA
경기도 안산 단원 갑 고영인 경선 공천 https://www.youtube.com/channel/UCaaIRghu-ZjqIdKe0-ZbShA
부산광역시 남 갑 강준석 전략 공천 https://www.youtube.com/channel/UC5-U8m3qTMMVRQexUXTBIVA
인천광역시 연수 갑 박찬대 단수 공천 https://www.youtube.com/channel/UCM2tZCsO6uDgbUxtG2WBkww
경상남도 사천·남해·하동 황인성 단수 공천 https://www.youtube.com/channel/UCyWyvV_Www3Xlx_qYhe7eKQ
서울특별시 강서 을 진성준 단수 공천 https://www.youtube.com/channel/UCzWEju7x5X_6-rR4eFJnZqw
서울특별시 마포 을 정청래 단수 공천 https://www.youtube.com/channel/UCGrKYDAbwFSUnee4Z50yEhw
대구광역시 달서 병 김대진 단수 공천 https://www.youtube.com/channel/UCQdfhg1w9b36JcaJ00p-C2Q
충청남도 아산 을 강훈식 단수 공천 https://www.youtube.com/channel/UCMKz8kR5MUN-uHB2_Jy_swg
 
nomination |> 
  write_rds("data/nomination.rds")
  # write_rds("data/nomination.csv")->크롤링 웹사이트 로컬에 저장

출판

요약표

library(tidyverse)
library(gt)
library(gtExtras)

nomination <- read_rds("data/nomination.rds")

nomi_table <- nomination |> 
  count(공천_유형, name = "선거구수") |>
  arrange(desc(선거구수)) |> 
  mutate(비율 = 선거구수 / sum(선거구수)) |> 
  janitor::adorn_totals(name = "합계")

nomi_gt <- nomi_table |> 
  gt() |> 
  gt_theme_538() |> 
  cols_align(align = "center") |> 
  fmt_percent(columns = 비율, decimals = 1) |>
  tab_options(
    heading.title.font.size = px(18L),
    column_labels.font.size = px(14L),
    table.font.size = px(11L)
  ) |> 
  tab_header(
    title = md("더불어민주당 공천 유형"),
    subtitle = md("제21대 국회의원 선거")
  ) |> 
  tab_style(
    style = cell_fill(color = "pink"),
    locations = cells_body(
      rows = 공천_유형 == "단수 공천"
    )
  ) |> 
  tab_style(
    style = cell_text("red"),
    locations = cells_body(
      rows = 공천_유형 == "단수 공천",
      columns = 비율
    )
  )

nomi_gt |> gt::gtsave(filename = "data/nomi_gt.png")

민주당 공천 유형 통계표
library(ggrepel)

extrafont::loadfonts()

precinct_nomination_tbl <- 
  readxl::read_excel("data/precinct_nomination.xlsx") 

precinct <- st_read("data/2020_21_elec_253_simple.json") |> 
  st_set_crs(4326)

precinct_nomination_sf <- 
  left_join(precinct |> select(SGG_Code, geometry), 
            precinct_nomination_tbl, 
            by = "SGG_Code")

st_geometry(precinct_nomination_sf) |> plot()

nomination_type_gg <- ggplot() +
  geom_sf(data = precinct_nomination_sf, 
          aes(geometry = geometry, fill = 공천_유형)) +
  theme_void(base_family = "MaruBuri") +
  theme(legend.position = "left") +
  scale_fill_manual(values = c("경선 공천" = "gray90",
                               "단수 공천" = "red",
                               "전략 공천" = "pink",
                               "청년 경선 공천" = "black")) +
  labs(title = "대한민국 제21대 국회의원 선거 더불어민주당 후보",
       caption = "자료출처: 위키백과")

  
metro_bb <- precinct_nomination_sf |> 
  filter(SGG_1 == "경기") |> st_bbox()

metro_nomination_type_gg <- ggplot() +
  geom_sf(data = precinct_nomination_sf |> filter(SGG_1 %in% c("서울", "경기")), 
          aes(geometry = geometry, fill = 공천_유형)) +
  theme_void(base_family = "MaruBuri") + 
  coord_sf(xlim = c(metro_bb['xmin'], metro_bb['xmax']),
           ylim = c(metro_bb['ymin'], metro_bb['ymax']), expand = FALSE) +
  theme(legend.position = "none") +
  scale_fill_manual(values = c("경선 공천" = "gray90",
                               "단수 공천" = "red",
                               "전략 공천" = "pink",
                               "청년 경선 공천" = "black")) +
    ggrepel::geom_text_repel(
      data = precinct_nomination_sf |> filter(SGG_1 %in% c("서울", "경기")) |> 
        mutate(SGG_3 = glue::glue("{ifelse(str_detect(공천_유형,'단수'), SGG_3, '')}")),
        aes(label = SGG_3, geometry = geometry), stat = "sf_coordinates", 
        min.segment.length = 1, size = 4, max.overlaps = Inf
    ) 

library(patchwork)# 그래프를 합쳐주는 패키지

nomination_type_final <- nomination_type_gg + metro_nomination_type_gg +
  plot_layout(widths = c(1, 2))#차트 크기 조정

nomination_type_final

ggplot2::ggsave("data/two_map.png")

ragg::agg_jpeg("data/two_map.jpg", 
              width = 10, height = 7, units = "in", res = 600)
nomination_type_final
dev.off()